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然后后台启动kibana，确认5601端口已经stand by，如图：
然后在浏览器地址栏输入“服务器外网ip：5601”打开kibana。
导入数据结束之后，使用**#curl ‘localhost:9200/_cat/indices?v’**，去查看一下效果，如果看到index里有shakespeare那一栏就是导入成功了，如图：
在启动Kibana后，Kibana会自动在配置的es中创建一个名为.kibana的索引（上图第二个），这个索引用来存储数据，注意！不要删除了它。
Kibana的界面搜索
如果此时的kibana里是第一次配置的话，那么第一步就是配置新索引，我们之前在生成索引的时候写的是shakespeare，那么现在也写shakespeare，然后点击create，如图：
然后在菜单栏左侧的discover里选择刚刚建立的“shakespeare”，就会看到这样的东西：
在Search上就可以进行搜寻，比如说我搜寻"freedom"，如图：
如果我搜寻“KING HENRY IV ”，他不分大小写的把所有king、henry、iv都搜索出来。
如果我想搜寻line_id的第一行到第三行，那么语句就是line_id:[1 TO 3]，如图：
如果想在上面的基础上进一步细化，比如说要在line_id是从第一行到第三行，同时_type是scene的语句：line_id:[1 TO 3] AND _type:scene：
假如不想要scene，那么就把AND改成NOT。
如果这个时候只想关注一些指定的字段，那么可以将鼠标移动到索引下面的字段上，然后选在add即可，同样的移动上面已经选择的字段选择remove进行移除，比如我们试一下这个speaker：
add之后在点击右侧的具体的speaker，就会看到里面的细节，比如这位westmoreland（威斯摩兰伯爵）：
这个时候就能看见这位伯爵大哥的台词细节，在第几场的第几节，说的是什么台词。再返回菜单左侧点击这个speaker，我们还会看到一个比重：
从这里就很清晰的看到，FALSTAFF（法斯塔夫）这个哥们的台词最多，也符合书里塑造的那个嗜酒话痨的艺术形象。而我们的KING HENRY IV(亨利四世)的台词只是第四位，占比重11%而已…
这样具体的搭配搜索之后，可以点击界面右上侧的save进行保存搜寻结果，再搭配share分享搜索结果的url网址，如图：
Kibana的图像化展示
Kibana也能做到类似grafana那样的炫酷图象化展示，更加立体的表现日志情况，首先选择左侧菜单栏里的“Visualize”（可视化）：
然后点击“Create a Visualization”,里面既有很多种图形供你选择，有饼型，有箭头的，有文字的，有仪表盘的，如图：
我们这里先建立一个饼型的，还是上面那个台词多少的例子，首先选择"shakespeare"作为数据源，然后点击“split slices”，如图：
然后在Aggergation里选择“Terms”，然后在Field里选择“Speaker”,size那里写8,最后点击上面的那个三角播放键，看看结果：
这就很清晰的看出，亨利四世一共说了1086句话，占比11.11%。
如果我们再加一个“Split Slices"，这一次在原有的specker的基础上选择“play_name”，图象变成了一个同心圆，最外面的一层就是新增的“play_name”的情况，如图显示FALSTAFF的所有台词会在两个play_name里出现：
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